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truss

简便的AI/ML模型生产环境部署工具

TrussBaseten模型部署机器学习模型Python框架Github开源项目

Truss是一个用于在生产环境中轻松打包和部署AI/ML模型的工具。它具有一次编写即可在任何地方运行的特性，确保开发和生产环境的一致性。支持所有主流的Python框架，如transformers、diffusers、PyTorch和TensorFlow等，并包含快速开发反馈机制。Truss由Baseten维护，提供便捷的云端部署，通过Baseten的API密钥即可轻松实现远程部署。

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介绍相关项目
DeployFast - 简化AI应用开发和部署的综合工具平台
AI工具DockerElevenLabsFastAPIOpenAIStreamlit
DeployFast提供集成FastAPI、Streamlit和Docker的ML样板代码，简化AI应用开发流程。支持OpenAI和ElevenLabs API，适合各级开发者使用。提供API调用、自定义端点和快速展示功能，助力开发者加速AI应用部署到各类云平台。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
UbiOps - AI模型部署与编排的简化解决方案
AI基础设施AI工具UbiOps云计算机器学习模型部署
UbiOps是一个AI模型部署和编排平台，专为简化AI和机器学习项目而设计。该平台使数据科学团队能够将AI工作负载快速转化为可靠的微服务，无需深厚的DevOps经验。支持LLM和计算机视觉等多种AI模型，提供自动扩展、混合云部署和工作流管理功能。UbiOps致力于优化AI产品的开发流程，同时提高计算资源利用效率，降低运营成本。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。
ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包
GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型
ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装，帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据，支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能借助其简单的 API 和多种学习率策略，快速实现高效模型部署，支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。
tract - 神经网络推理工具，支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具，支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持，并附有详尽的技术文档和应用实例，适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
WizModel - 将机器学习模型标准化打包和部署的开源工具
AI工具Cog2容器化机器学习模型部署预测
Cog2是WizModel平台提供的开源工具，专门用于简化机器学习模型的标准化打包和部署流程。它允许开发者通过简单的配置文件定义环境和预测逻辑，实现模型的快速构建、本地测试和云端部署。通过解决依赖管理和GPU配置等技术难题，Cog2让开发者能够更专注于模型开发，从而提升机器学习项目的整体效率。
torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具
GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换
torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。
modelmesh-serving - 高效机器学习模型管理与部署平台
GithubKServeModelMesh Serving容器编排开源项目推理服务模型服务管理
ModelMesh Serving是一个开源的机器学习模型管理控制器，用于管理ModelMesh这一通用模型服务管理和路由层。它实现了高效的模型部署、扩展和负载均衡，支持Triton、MLServer和TorchServe等多种主流模型服务运行时。通过自定义ServingRuntime功能，ModelMesh Serving可灵活集成其他模型服务器，为机器学习模型的生产环境部署提供了可靠的解决方案。
Trainer - 基于PyTorch的通用模型训练框架
GithubPyTorchTrainer多GPU训练实验日志开源项目模型训练
Trainer是一个基于PyTorch的开源模型训练框架，具有简洁的代码结构和灵活的优化控制。该框架支持自动优化、高级优化循环、批量大小查找、分布式训练和Accelerate集成。此外，Trainer提供回调功能、性能分析和多种实验日志记录选项，包括Tensorboard和ClearML等。这个框架适用于各类深度学习任务，能够简化训练流程并提升效率。
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